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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Iarozinski Neto, Alfredo | - |
Autor(es): dc.contributor | Iarozinski Neto, Alfredo | - |
Autor(es): dc.contributor | Lemos, Clarice Farian de | - |
Autor(es): dc.contributor | Catai, Rodrigo Eduardo | - |
Autor(es): dc.creator | Christofis, Ana Luiza Padilha | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T21:59:43Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T21:59:43Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-22 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-22 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2015-10-27 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/18781 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/665465 | - |
Descrição: dc.description | he high competitiveness in the construction industry motivates companies to constant development in pursuit of success in their activities. The success of a company can be seen as a function of its internal organization, the relationship with its stakeholders and the external environment in which it is located. Quantify how much each of the factors impacting the company's results is not trivial. Studies have reported good performance of artificial neural networks in modeling of construction companies efficiency. This work proposes the application of this technique in data analysis related to Brazilian companies, specifically the region of Curitiba, state of Paraná. The resulting model allows the investigation of the importance of each variable, showing the relevant aspects for the good performance of companies. With the model each company can analyze which investments, financial or human resources, will bring the final expected return. It is therefore an additional tool for decision-making by managers of companies in the construction industry. | - |
Descrição: dc.description | A alta competitividade no ramo da construção civil motiva as empresas ao desenvolvimento constante em busca de sucesso nas suas atividades. O sucesso de uma companhia pode ser visto como função da sua organização interna, da relação com seus stakeholders e do ambiente externo no qual ela se situa. Quantificar quanto cada um dos fatores impacta no resultado da empresa não é trivial. Estudos relatam o bom desempenho de redes neurais artificias na modelagem da eficiência de companhias da construção civil. Assim, este trabalho propõe a aplicação desta técnica na análise de dados referentes a empresas brasileiras, mais especificamente da região de Curitiba, estado do Paraná. O modelo resultante permite a investigação da importância de cada variável, evidenciando os aspectos relevantes para o bom desempenho das empresas. Com o modelo cada companhia poderá analisar quais investimentos, financeiros ou de recursos humanos, trarão o retorno final esperado. Trata-se, portanto, de uma ferramenta adicional para a tomada de decisões por gestores das empresas da construção civil. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Especialização em Engenharia de Produção | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Eficiência organizacional | - |
Palavras-chave: dc.subject | Construção civil | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Organizational effectiveness | - |
Palavras-chave: dc.subject | Building | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO | - |
Título: dc.title | Modelo neural para avaliação da eficiência de empresas brasileiras da construção civil | - |
Título: dc.title | Neural model for evaluating the efficiency of brazilian companies construction | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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